脫掉計畫經濟狼皮,加速市場改革
脫掉計畫經濟狼皮,加速市場改革
2002.12.15 | 科技

過去10年,中國的發展引人注目:經濟快速而持續成長;民營企業締造40%的工業產值;對外貿易增加1倍;5800萬人持有股票;國外直接投資創新高。20年來,數以億計的中國公民擺脫了貧困。
中國幾乎未受亞洲金融危機影響,只是成長稍緩,主因在於其金融體系對外呈封閉狀態。日韓等國早期也曾實施過封閉型的資本市場,但非開放無以為展,而開放卻又讓孤立中建立起來的金融結構與制度出現大問題,至今尚未根除。

**中國必須向市場機制看齊

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中國要繼續發展經濟,就必須開放,一個WTO會員國怎能孤立自己?中國已為入世做許多準備,但金融體系仍有待學習他國經驗。中國的金融體系比日韓的問題更大,壞帳問題相當嚴重。封閉的金融體系或可控制問題,但無法解決問題,壞帳只會愈來愈多,阻礙資本的有效利用。中國儲蓄率高,但再高的儲蓄率也不能無限期支撐不斷增長的壞帳,必須進行深度改革,盡早解決。壞帳是國有企業造成的,要去除壞帳,就必須重組國有企業;要重組國有企業,就必須建立有效的社會保障制度,為失業者創造就業機會。
改革必有阻力,但中國別無選擇:中國必須向市場機制看齊,特別是資本的配置。有人說放任金融市場可以保證資源的最佳配置,但是這看法太危險,因為它過度信任市場機制。市場在相互競爭的私人部門可以有效配置資源,但別指望市場會滿足所有社會需要。
即使如此,市場經濟仍有優點。市場並不完美,沒有制度是完美的。但與其他機制相比,市場能提供有效的反饋機制,使私人和公共決策者即便無法事先避免錯誤,也能迅速加以改正。正因為如此,它才遠比中央計劃經濟或其他獨裁體制更有用、更優越。
如果中國要在全球經濟中取得成功,就必須創造具有中國特色的開放社會。開放社會特徵:法治、司法獨立、資訊自由交流,以及尊重不同見解,都特別適用於中國。這可以讓中國吸引更多國外資本。
投資者和企業家應了解,企業的經營環境有公平的規則,而且必須公平執行;契約應獲得尊重。制訂更好的新法律固然重要,但徒法不足以自行,中國面臨的挑戰是強化執法機關功能,以及讓行政官僚機構能更妥善回應人民的需求。這不但能改善中國的市場機制,長期而言也有益於中國經濟、社會與政治發展,以及中國與世界各國的聯繫。

索羅斯小檔案
喬治.索羅斯( George Soros)是全球知名金融家,自我期許為全球社會的思想家和改革者,凸顯資本主義缺陷後,轉而尋求以開放社會的思想基礎以及民主國家全球結盟修補「不是最好,卻是次好」的資本主義。除叱吒全球金融市場外,也擁有數個國際重建基金,長期思考經濟制度和社會改革的關係。著有《全球資本主義危機》、《開放社會》、《索羅斯論全球化》等書。

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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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